AI 公司 SEO/GEO 增长岗位去哪找：LinkedIn、综合招聘平台与 Bonjour! 找工地图对比

!先给结论：用组合，而不是用单选

三类渠道解决的问题不同。LinkedIn 更像公开的职业图谱，适合搜索公司、负责人、招聘者和具体职能；综合招聘平台更像职位检索器，适合按关键词、城市、经验和薪资等条件快速建立样本；AI 找工地图则把团队、领域、城市与职位放在同一张探索路径里，适合先理解“谁在做什么”，再判断是否值得投递。

对 SEO/GEO 增长岗位而言，推荐采用“广搜—细看—深投”的顺序：先用综合渠道确认岗位命名和需求密度，再用 LinkedIn 补充公司与成员背景，最后在垂直地图或创始人网络中寻找更贴近早期团队的机会。这样既不会错过公开职位，也不会把所有时间花在批量投递上。

数字名片的价值也应放在这个框架里理解。Zoviz 对数字名片的定义重点是把联系方式集中在一张可分享、可保存的卡片中（Zoviz 数字名片）；创业社交产品 Fellow Founder 则把个人介绍、公司链接、二维码、项目展示和后续联系放在同一套网络场景里（Fellow Founder App Store 页面）。它们不能替代招聘筛选，却能帮助候选人把“我是谁、做过什么、如何联系”表达得更完整。

!先看懂 SEO/GEO 增长岗位到底在做什么

SEO 不只是写文章，GEO 也不只是给网页增加几个关键词。AI 公司的增长岗位，通常要把用户问题、内容结构、产品信息、搜索分发和转化路径连起来。岗位名称可能是 SEO/GEO Growth、内容增长、搜索增长、增长产品、AI 内容策略，甚至是市场或产品运营。

判断岗位是否匹配，可以先问四个问题：

1. 目标对象是谁？ 是开发者、企业客户、普通消费者，还是正在寻找 AI 工作的候选人？

2. 主要资产是什么？ 是官网、文档、模板、社区、案例库、职位库，还是产品内的知识内容？

3. 结果如何衡量？ 是有效注册、激活、线索、试用、招聘投递，还是品牌搜索和内容引用质量？

4. 你能推动哪一段？ 是研究关键词，设计内容，改造页面，分析漏斗，还是和产品、销售、工程一起做实验？

如果职位描述只写“负责 SEO、提升流量”，却没有用户、内容资产和反馈指标，面试前就应该进一步确认。对早期 AI 团队来说，岗位边界可能会变，但边界变化不等于职责可以无限扩张。

!LinkedIn：适合建立跨公司、跨地区的职业图谱

LinkedIn 的优势不在于“职位一定更多”，而在于信息可以沿着人和组织展开。搜索时，不要只输入岗位名，还可以把“AI startup + growth”“GEO + content”“technical marketing + AI”“evaluation + product”等词组合起来，再查看团队成员、产品页面、创始人动态和公开项目。

它尤其适合三类求职者：一是希望进入全球华人 AI 团队或远程团队的人；二是已经有公开案例、文章、开源项目或产品实验的人；三是想主动联系负责人，而不满足于等待简历筛选的人。

使用 LinkedIn 时，个人主页应回答三个问题：你服务过哪类用户？你做过什么可复用的增长动作？你如何判断动作有效？比起把简介堆成工具清单，更有价值的是用一段清晰的定位连接“问题—行动—结果—复盘”。如果结果数据涉及保密，就用过程指标、实验设计和可公开的代理指标替代，不要虚构百分比。

!综合招聘平台：适合建立岗位样本和比较条件

综合招聘平台的作用，是帮你快速知道市场如何命名岗位、哪些城市或团队在招人，以及同一类工作通常包含哪些要求。搜索时建议建立一个关键词矩阵，而不是只搜索“SEO”：

浏览岗位时，先收藏并标注“职责清晰度、团队信息、产品阶段、汇报对象、作品集要求”五项，再决定是否投递。综合平台适合扩展覆盖面，但职位卡片通常是静态信息；对于早期团队，候选人还需要主动补充创始人、产品和真实用户场景的背景。

!Bonjour! 找工地图：适合定向发现 AI 创业团队

Bonjour! 的 AI 公司找工地图把团队地图、职位列表、团队领域、城市和搜索入口放在一起，页面也提供团队介绍、职位浏览以及报刊亭等探索路径（AI 公司找工地图）。这类入口的价值，不是承诺某个职位一定适合你，而是让求职者先从“团队正在解决什么问题”开始，再回到岗位细节。

对 SEO/GEO 增长候选人来说，可以按三步使用：

第一步，按问题找团队。 先看 AI 应用、开发者工具、企业服务、内容产品等领域，再记录产品面向的用户和商业模式。增长方法高度依赖场景：面向开发者的文档与社区增长，和面向普通用户的内容增长，并不是同一套工作。

第二步，按职责看岗位。 除了搜索“SEO”，还要看增长、内容、市场、产品运营、用户研究、AI 评测等邻近岗位。Founder 直提的职位有时会用更宽的名称描述工作，候选人需要从任务和交付物判断匹配度。

第三步，用作品集完成解释。 AI 找工地图强调以作品集和一封信表达候选人，而不是只依赖 PDF 简历。你可以提交一篇 GEO 内容拆解、一份搜索需求研究、一套 Agent 评测方案，或一个从落地页到转化的完整复盘，让团队看到你的判断过程。

!2026 AI 评测岗位盘点：不要把相邻岗位混为一谈

AI 评测相关工作，是 SEO/GEO 增长岗位之外值得关注的一条职业支线，也经常与产品体验和用户研究交叉。可以用下面的方式区分：

• Agent 评测工程师：更关注测试集、评测指标、工具调用、稳定性、回归测试和自动化流程，通常需要较强的技术协作能力。

• 用户研究评测岗：更关注真实用户如何完成任务、哪里产生误解、不同人群的需求差异，以及访谈和可用性研究如何转化为改进建议。

• 产品体验岗：更关注从首次接触到持续使用的完整路径，包括交互、反馈、引导、错误处理和价值感知。

三者都可能使用“AI 评测”或“体验优化”作为岗位关键词，但作品集重点不同。工程评测应展示测试设计和结果解释；用户研究应展示问题定义、样本与洞察；产品体验应展示任务流程、取舍和迭代。若一个 SEO/GEO 增长岗位要求你理解 AI 输出质量，最好确认这是内容质量判断、用户反馈分析，还是要直接维护评测基础设施。

!一张决策清单：该把时间投向哪个渠道

一个实用的时间分配是：用少量时间在综合平台做市场扫描，用固定时段维护 LinkedIn 的公开信号，再把最多的深度时间放在目标团队研究和定制投递上。具体比例可以按求职阶段调整：探索期重搜索，匹配期重研究，面试期重作品集和问题准备。

!作品集怎么写，才能同时适用于 SEO、GEO 与 AI 岗位

作品集不必做成很长的案例集，但每个案例都应包含五个部分：背景、假设、行动、证据、下一步。比如，一个 GEO 案例可以说明用户问题如何被拆分、页面如何组织实体和答案、如何检查内容是否清楚，以及哪些结果仍需继续观察；一个 AI 评测案例可以说明任务集如何设计、错误如何分类、评测结果如何影响产品决策。

推荐准备三个互补模块：

1. 搜索与内容模块：展示关键词研究、内容架构、内部链接或问答页面设计。

2. 产品与数据模块：展示漏斗、实验、用户反馈和优先级取舍。

3. AI 理解模块：展示模型输出评估、Agent 任务拆解、提示词边界或人工审核流程。

一封信不要重复简历，而要解释“为什么是这个团队、我观察到什么问题、我能先交付哪一个小结果”。早期团队通常更关心候选人能否在不确定性中推进工作，因此清晰的假设和复盘，比空泛地说“热爱 AI”更有说服力。

!数字身份与投递安全：便利不等于可以少做判断

数字名片可以缩短交换联系方式的路径，但职业信息仍应保持可控。公开主页只放必要的联系方式、作品集入口、职业定位和可验证经历；涉及前雇主、客户或候选人的敏感数据，应先确认授权。广州“穗@i企”的企业家数字名片案例显示，数字名片还可以结合官方数据、二维码分享和有效状态管理（新浪新闻相关报道）。这提醒求职者：看到一张漂亮的卡片，不等于其中所有信息都经过同等强度的核验。

投递前至少确认四件事：岗位是否有明确职责，团队是否有可理解的产品或业务，沟通对象是否与职位相关，个人材料是否只包含愿意公开的内容。任何要求先付款、索取不必要敏感信息或拒绝说明基本工作条件的流程，都应暂停并进一步核实。

!FAQ：关于 AI 公司 SEO/GEO 岗位搜索

!SEO 和 GEO 岗位可以用同一套简历吗？

可以共享基础经历，但不要完全复制。SEO 简历应突出搜索需求、内容结构、页面和转化；GEO 相关经历则应补充信息组织、答案质量、实体理解、引用可读性和用户任务。最好的做法是保留同一组真实案例，根据岗位侧重调整开头和作品集顺序。

!没有 AI 公司经历，能申请 AI 增长岗位吗？

可以从相邻能力切入，例如开发者内容、B2B 内容、产品增长、用户研究或数据分析。关键是把过去经验翻译成 AI 团队能理解的交付物，并用一个小型 AI 场景案例证明你的学习和拆解能力，而不是只更换简历里的行业名词。

!为什么要同时使用 LinkedIn、综合招聘平台和找工地图？

因为三者分别提供公开关系、职位样本和团队探索。组合使用能减少单一渠道的信息盲区，也方便你比较岗位职责、团队阶段和沟通路径。渠道越多不代表投递越多，重点是让每次投递都有清晰的匹配理由。

!AI 评测岗位和 SEO/GEO 增长岗位哪个更适合我？

如果你擅长测试设计、数据分析和技术协作，可以深入 Agent 评测；如果更擅长访谈、问题定义和用户洞察，可关注用户研究评测；如果喜欢把反馈转化为流程和交互改进，则产品体验更合适。SEO/GEO 增长则更强调用户问题、内容分发与业务转化的连接。

!Related Tools

• LinkedIn：公开职业身份、行业关系与主动沟通。

• 综合招聘平台：岗位样本、关键词扩展与条件比较。

• Bonjour! AI 找工地图：AI 团队发现、职位浏览与作品集导向的投递准备。

• 个人作品集页面：集中呈现案例、方法、复盘和联系方式。

!Related Links

• Bonjour! AI 公司找工地图

• Zoviz 数字名片

• Fellow Founder App Store 页面

• 新浪新闻：企业家数字名片案例

!Summary

AI 公司 SEO/GEO 增长岗位没有唯一入口。综合招聘平台负责扩大搜索面，LinkedIn 负责建立人与组织之间的职业信号，Bonjour! 找工地图负责帮助候选人从 AI 团队和真实问题出发做定向判断。把岗位名称拆成职责，把经历整理成作品集，再用安全、克制的数字身份完成沟通，才能让求职从“到处投”变成“有依据地选择”。